这本书是我见到最好的matlab书籍之一，里面提供了很多的编程思路，也提供了很多的数值方法，一一做完会有很大的提高，作者确实水平很高，不是忽悠

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电气控制与PLC原理及应用是我院自动控制专业的一门专业技能课程，它包含了计算机技术、自动化技术、通信技术及继电器控制技术融为一体的新型工业技术、该课程的培养目标是使学生掌握PLC的基本原理、结构、编程方法、编程技巧、能有效地应用到电气控制工程实际领域。
该课程培养学生综合应用知识的能力,分析和处理电气自动化设备的实际问题的能力，使学生在机电设备行业更好适应新的工作的需要，实现可持续发展。
　　教学以PLC控制系统应用实例分析为主线，将编程方法和实际应用作为学习重点，强化对PLC输入输出外围自动化元器件和设备的综合应用能力，加强学生综合运用自动化技术的能力。

devKnowledge:MERN堆栈使用程序设计为社交媒体平台，供开发人员共享编程技巧和窍门

里面采用了菜单结构（这里编程需要一定得c语言编程技巧与数据结构知识），使得愈加友好，功能层次也更明显，便于操作。
其中还包括了LCD12864液晶的字符输入，光标闪烁，删除字符等功能这里我上传了整个工程源码（因为里面包括很多源码文件，我没法一一在这里贴出来），包括Quartus的verilog源码和c语言源码，你可能不能直接运行，需要修改一些配置路径，自己百度看看如何修改吧，有什么疑问也可以联系我但是里面的源码的思路特别是c语言部分完全可以借鉴的---------------------作者：biao2488890051来源：CSDN原文：https://blog.csdn.net/kangkanglhb88008/article/details/84073780版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

matlab关于数学建模的资源，是数学建模以及matlab编程的好材料。

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《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

本书从云基础知识、云应用编程和云平台三个方面，引见云计算的起源、发展、核心技术、编程技巧和实际应用，基于Aneka平台详细讲解并行计算、高吞吐量计算和数据密集型计算的范式。
此外，还涉及亚马逊Web服务、谷歌AppEngine和微软Azure三大云平台，以及云计算在科学、工程、游戏、社交等领域的最新应用。

《测量平差程序设计》以C语言作为编程语言，详细讨论了各种平差方法的程序设计原理、编程思路、编程技巧，给出了完整的程序代码和应用算例。
平差方法包括参数平差、条件平差、具有条件的参数平差、具有参数的条件平差、参数加权平差、序贯平差、最小二乘配置、卡尔曼滤波、抗差估计、相关抗差估计、粗差探测、半参数估计、岭估计等。
重点引见了水准网、水平网、GPS向量网等网平差程序设计，网平差程序可进行最小二乘平差、粗差探测、抗差估计、自由网平差、拟稳平差等。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。